AI သည် စည်းမျဥ်းချုပ်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ ထုတ်ကုန်များကို စျေးပိုမြင့်ရန် အလားအလာရှိသည်။

US National Bureau of Economic Research မှ စာတမ်းအသစ်တစ်ခုအရ ဆန်းပြားသော အလိုအလျောက်စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို တိုးမြှင့်အသုံးပြုခြင်းသည် အကျိုးရှိသောကုမ္ပဏီများအား စျေးနှုန်းပြင်ဆင်ခြင်းဟု စွပ်စွဲခြင်းမပြုဘဲ သုံးစွဲသူများအတွက် ဘုတ်အဖွဲ့တစ်ဝှမ်းတွင် စျေးနှုန်းများပိုမိုမြင့်မားလာစေနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

အဆိုပါ သုတေသနလုပ်ငန်း ၎င်းတို့၏ ပြိုင်ဘက်များ၏ ဒေတာများကို အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ စျေးနှုန်းများကို မကြာခဏ အပ်ဒိတ်လုပ်သော လက်လီရောင်းချသူများသည် အနိမ့်ဆုံးစျေးနှုန်းများကို အဆက်မပြတ် ပေးဆောင်နေကြသော်လည်း ၎င်းတို့၏ ပြိုင်ဘက်များသည် အလားတူ အားကောင်းသည့် စနစ်များသို့ အပ်ဒိတ်လုပ်သည့်အခါ၊ algorithmic စျေးကွက်၏ မူရင်းအပြုအမူသည် စျေးနှုန်းများ တက်လာလိမ့်မည်-၊ ထိထိရောက်ရောက်၊ ၎င်းသည် ယခုလောလောဆယ်တွင် ဤရွေ့လျားမှုကို နောက်ပြန်ဆုပ်ကိုင်ထားသည့် 'အသက်ကြီးသော' နှင့် ထိရောက်မှုနည်းသော စျေးနှုန်းကိုက်ညီသည့်နည်းပညာများသာဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီများသည် ယေဘုယျဆန်ပြီး မကြာခဏ မွမ်းမံပြင်ဆင်ထားသော အချက်အလက်များကို ဦးစားပေး၍ မကြာခဏ ပြိုင်ဖက်စျေးနှုန်းအချက်အလက်များကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စျေးနှုန်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များထဲသို့ မကြာခဏထည့်သွင်းခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်အတွက် ပြည်နယ် သို့မဟုတ် ဖက်ဒရယ်ကြားဝင်စွက်ဖက်မှုသည် သီအိုရီအရ လိုအပ်နိုင်သည်ဟု အစီရင်ခံစာက ထပ်လောင်းအကြံပြုထားသည်။ သို့သော် ယင်းစနစ်သည် ဥပဒေပြုရန်၊ ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် ပြဋ္ဌာန်းရန် ခက်ခဲလိမ့်မည်ဖြစ်ကြောင်း ၎င်းက ဝန်ခံသည်။

အဓိကလက်လီရောင်းချသူများသည် စျေးနှုန်းပုံစံများကို ထုတ်ဖော်ပြသသည့်နည်းလမ်းများကို အများအားဖြင့် မဖော်ပြသော်လည်း၊ NBER သုတေသီများသည် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းဘောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ပြိုင်ဘက်များအချင်းချင်း၏စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုအပေါ် မည်မျှလျင်မြန်စွာတုံ့ပြန်သည်ကို လေ့လာခြင်းဖြင့် အယ်လဂိုရစ်သမ်စျေးနှုန်းဘောင်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။ သုတေသီများက ဤဖြစ်စဉ်ကို သတိပြုမိသည်။ 'တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ စံနမူနာပုံစံနှင့် မကိုက်ညီပါ'.

မည်သည့်ကဏ္ဍတွင်မဆို ကုမ္ပဏီများမှ အသုံးပြုသည့် နည်းပညာဖြန့်ကျက်မှု အချိုးမညီဘဲ ရောင်းချသူများအကြား စိတ်ချယုံကြည်စွာ စျေးနှုန်းများ ပိုမိုမြင့်မားလာစေနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိချက်များအရ သိရသည်။

'[A]စျေးနှုန်းနည်းပညာတွင် အချိုးညီမှုသည် မျှခြေအပြုအမူကို အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲနိုင်သည်- ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် သာလွန်ကောင်းမွန်သောနည်းပညာကို လက်ခံကျင့်သုံးပါက ကုမ္ပဏီနှစ်ခုလုံးသည် ပိုမိုမြင့်မားသောစျေးနှုန်းများကို ရရှိနိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီနှစ်ခုလုံးသည် ကြိမ်နှုန်းမြင့်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးပါက၊ ရိုးရာပေါင်းစပ်နည်းဗျူဟာများကို အသုံးမပြုဘဲ စုပေါင်းစျေးနှုန်းများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။'

Tacit Price Collusion

၎င်းသည် ပြိုင်ဘက်ကုမ္ပဏီများကြားတွင် ပြတ်ပြတ်သားသား သို့မဟုတ် သံသယမဖြစ်နိုင်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုမရှိဘဲ ဂိုဏ်းပုံစံစျေးနှုန်းနှင့် တိတ်တဆိတ်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ထိရောက်စွာခွင့်ပြုပြီး စျေးကွက်အပိုင်း (သို့မဟုတ် ယေဘုယျအားဖြင့် လက်လီရောင်းချသည့်ကဏ္ဍ) ကို စားသုံးသူကို ထိခိုက်နစ်နာစေပါသည်။

သုတေသီများသည် သီအိုရီအရ လက်လီရောင်းချသူများသည် ပြိုင်ဖက်စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများကို တူညီစွာရရှိနိုင်သည့် 'supracompetitive' pricing strategies များကို စံနမူနာပြုကာ ပြိုင်ဘက်စျေးနှုန်းများကို ပစ်မှတ်ထားသည့် algorithms များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ဘယ်ဘက်၊ လက်လီရောင်းချသူတစ်ခုသည် အခြားတစ်ခုထက် ပိုမြန်ပြီး မကြာခဏ အပ်ဒိတ်လုပ်သည့် algorithm ရှိသည့် duopoly ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်တစ်ခု။ မှန်ပါသည်၊ လက်လီရောင်းချသူများ၏ဒေတာမှခြစ်ထုတ်ထားသောစျေးနှုန်းမှဆင်းသက်လာသောအကြိမ်ရေမြင့်မားသောစျေးနှုန်း algorithms နှင့်ညီမျှသောစျေးနှုန်း apogee ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခု။ မြင့်မားသောစျေးနှုန်းများသည်ရလဒ်ဖြစ်သည်။  အရင်းအမြစ်- https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

သုတေသီများက သုံးသပ်သည်။

'ဤနည်းဖြင့်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စျေးနှုန်းဂိမ်းကို အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲစေပြီး စုပေါင်းအပြုအမူကို မသုံးဘဲ စျေးနှုန်းများတိုးမြှင့်ခြင်းနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။'

အယ်လဂိုရီသမ်ပေါင်းစပ်မှုဆိုင်ရာ အစောပိုင်း စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများတွင် ကုမ္ပဏီများသည် အချိုးကျပြီး တူညီသောစျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှု ယန္တရားများရှိသည်ဟူသော ယူဆချက်အောက်တွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ လက်လီရောင်းချသူအချို့၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော 'စူပါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း' အစီရင်ခံစာ၏ ကြိမ်နှုန်းမြင့်စနစ်များ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် ဤယူဆချက်ကို စိတ်ပျက်စေကာ ပြိုင်ဘက်များ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ တက်လာသည်နှင့်အမျှ လက်လီစျေးနှုန်းများပေါ်တွင် တက်ကြွသောအထက်သို့ အကျိုးသက်ရောက်မှုအတွက် လမ်းကြောင်းဖွင့်ပေးသည်။

နည်းလမ်းများ

သုတေသီများသည် အဆိုပါဆေးဝါးအမျိုးအစားကို ရောင်းချသည့် အကြီးဆုံးအွန်လိုင်းအမေရိကန်လက်လီရောင်းချသည့် အရောင်းဆိုင်ငါးခုမှ ထင်ရှားစွာရနိုင်သော ဓာတ်မတည့်သည့်ဆေးဝါးများအတွက် နာရီအလိုက်စျေးနှုန်းဒေတာဘေ့စ်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ကြောင်း၊ (အမည်မဖော်လိုသူ) ဆိုင်များသည် ဆေးဝါးအမြောက်အမြားရောင်းချရုံသာမက ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ရောင်းချကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြခဲ့ကြသည်။ ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားများ၏အကွာအဝေး။

လမ်းလျှောက်စတိုးဆိုင်များတွင် အုတ်နှင့်အင်္ဂတေဆိုင်များသည် စျေးနှင့်စျေးနှုန်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သောကြောင့် (ပြီးခဲ့သည့်ဆယ့်ရှစ်လအတွင်း အွန်လိုင်းဝယ်ယူမှု သိသိသာသာမြင့်တက်လာသည်)၊ ဒေတာဘေ့စ်သည် ကိစ္စအများစုတွင်ပိုမိုလွယ်ကူသည့်အွန်လိုင်းစျေးနှုန်းများကိုသာအသုံးပြုသည်။ ad hoc ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန်။ 2018 ခုနှစ် ဧပြီလမှ 2020 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလအတွင်း ဒေတာကို တစ်နှစ်ခွဲကျော် စုဆောင်းထားပြီး စျေးနှုန်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး ဒေတာအချက်ပေါင်း 3,606,956 ပါ၀င်သော နောက်ဆုံး သန့်စင်ထားသော ဒေတာအတွဲတွင် ဓာတ်မတည့်သည့်ဆေးဝါးအမှတ်တံဆိပ် ခုနစ်ခု—စုစုပေါင်း 59 ထုတ်ကုန်များ ပါဝင်ပါသည်။

သုတေသီများသည် စျေးနှုန်းနည်းပညာအတွက် အလွန်ကွဲပြားခြားနားသောချဉ်းကပ်မှုများ၏ အထောက်အထားများနှင့် ပြိုင်ဘက်များ၏စျေးနှုန်းအတက်အကျအပေါ်အခြေခံ၍ ဓာတ်ပြုစျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများတွင် ကြိမ်နှုန်းများစွာကွဲလွဲမှုများကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဆိုင်များအနက်မှ တစ်ခုသည် တစ်နာရီအတွင်း စျေးနှုန်းများ အကြိမ်များစွာ ပြောင်းလဲသွားပုံရပြီး အခြားဆိုင်များသည် စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများကို နေ့စဥ်အချိန်တည်းတွင် ပြုလုပ်လေ့ရှိသည့် script-driven နည်းဗျူဟာကို အသုံးပြုထားပုံရသည်။

'အဟောင်း' စျေးနှုန်းနည်းပညာများ၏ သာလွန်ကောင်းမွန်သောအကျိုးသက်ရောက်မှု

ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်၏ ရလဒ်မှာ စနစ်ထဲတွင် ရှိနေသည့် တရားမျှတမှု နည်းပါးသည့် နည်းပညာအဆင့်မြင့် လက်လီရောင်းချသူများက ၎င်းတို့၏စျေးနှုန်းများကို မကြာခဏ ပြောင်းလဲပေးကြပြီး ပျမ်းမျှစျေးနှုန်းအပေါ် 'အောက်သို့ ဆွဲယူခြင်း' ကို ကိုယ်စားပြုသည့် အရာဖြစ်သည်။ အစီရင်ခံစာအရ၊ ယင်းအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည့် အကြောင်းရင်းများမှာ ခေတ်ဟောင်းစနစ်များဖြင့် လက်လီရောင်းချသူများ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာကြွေးမြီများနှင့် ပိုမိုတုံ့ပြန်ပြီး ကြိမ်နှုန်းပိုမိုမြင့်မားသောစျေးနှုန်းမူဝါဒကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် စတော့စာရင်းစနစ်များကို အဆင့်မြှင့်တင်ရန် အလားအလာအခက်အခဲများ ပါဝင်သည်။

လက်လီရောင်းချသူများကြားတွင် ပြန်လည်စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုအကြိမ်ရေ ကွဲပြားမှုများကို လေ့လာခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီ 'A' တွင် ပြိုင်ဘက်စျေးနှုန်းများနှင့်ပတ်သက်သော ဒေတာများကို ခြစ်ထုတ်ရန်အတွက် အပြင်းထန်ဆုံး တုံ့ပြန်မှုအချိန်နှင့် အပြင်းထန်ဆုံး လည်ပတ်ပုံရှိသည်။

အမှန်မှာ၊ ၎င်းသည် စျေးနှုန်းအတော်လေးတည်ငြိမ်နေပုံရသော 'ရှေးဟောင်း' နည်းပညာဖြစ်သည်။

ရှေ့သို့လှမ်းမျှော်ကြည့်ရင်း၊ အယ်လဂိုရစ်သမ်မတ်စျေးနှုန်း လက်လီရောင်းချသည့်နေရာရှိ ပိုမိုကောင်းမွန်သော တပ်ဆင်ထားသော ကစားသမားအသစ်များသည် လျှော့စျေးနှင့် နှေးကွေးသောသူများအတွက် သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကို မည်သို့စတင်နိုင်သည်ကို နားလည်ရန် လွယ်ကူပါသည်။ သို့မဟုတ်ပါက အမျိုးအစားတစ်ခုမှ အဓိက ကစားသမားများ စျေးနှုန်း 'လက်နက်ပြိုင်ဆိုင်' တွင် အချင်းချင်း လိုက်ဖက်ညီပါက၊ NBER အစီရင်ခံစာမှ ခန့်မှန်းထားသည့် ဈေးနှုန်းမြင့်တက်မှုသည် အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်။

ပြည်နယ် သို့မဟုတ် ဖက်ဒရယ် စွက်ဖက်မှု

ecommerce တော်လှန်ရေးအစတွင် ပြိုင်ဖက်ကုမ္ပဏီများကြား စျေးနှုန်းများအပေါ် ကန့်သတ်ချုပ်ချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် လည်ပတ်ရန် မူလရည်ရွယ်ထားသည့် 'ပွတ်တိုက်မှုကင်းသော ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး' သည် အသုံးချနည်းပညာများဖြင့် တိုက်ရိုက်ခြိမ်းခြောက်နေကြောင်း သုတေသီများက ကောက်ချက်ချသည်။

ကုစားမှုများသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်ကြောင်း ကောက်ချက်ချကြသည်- မူဝါဒချမှတ်သူများသည် ပြိုင်ဘက်များ၏စျေးနှုန်းဒေတာကို ခြစ်ထုတ်ရန် ကုမ္ပဏီများ၏စွမ်းရည်ကို ကန့်သတ်ရန် လိုအပ်မည် သို့မဟုတ် Google ၏ FLOC မူဘောင်ကို ရှာဖွေနေသည့်နည်းလမ်းနှင့် ဆင်တူသည့် ပြိုင်ဘက်စျေးနှုန်းများတွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်ပြီး ရေရှည်ပြောင်းလဲမှုကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ပိုမိုယေဘူယျနှင့် အသေးစိတ်နည်းသော စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်ကို စတင်ဖွင့်လှစ်ခြင်းဖြင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ခြေရာခံခြင်းအား ဆန့်ကျင်သည့်အများပြည်သူလူထုအား ထုတ်ဖော်ပြောဆိုပါ။

အဆိုပါအစီအမံများသည် လက်ရှိယုံကြည်မှုဆန့်ကျင်ရေးနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းဘောင်များနှင့် အလွယ်တကူမကိုက်ညီသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ပြဋ္ဌာန်းရန်ခက်ခဲရုံသာမက ကန့်သတ်ဘောင်သွင်းရန်လည်း အလွန်ခက်ခဲကြောင်း စာတမ်းက ဝန်ခံပါသည်။

သုတေသီများသည် ယှဉ်ပြိုင်မှုမျှခြေ (ရောင်းချသူထက် စားသုံးသူကို ဦးစားပေးသော) 'ပြစ်ဒဏ်' အဖြစ် မမှတ်ယူသော ပြိုင်ဆိုင်မှု မျှခြေကို 'ပြစ်ဒဏ်' အဖြစ် မမှတ်ယူသော စျေးနှုန်းအကဲဖြတ်သည့် စနစ်များကို ပြဌာန်းနိုင်ခြေကိုလည်း သုတေသီများက ထောက်ပြထားသည်။ သို့ရာတွင်၊ ဥပဒေပြုရေးလမ်းကြောင်းများ (ထိုကဲ့သို့သောစနစ်များကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် အသုံးချရာတွင် မလွဲမသွေအခက်အခဲများရှိနေသော်လည်း) ဤချဉ်းကပ်မှုသည် လူကြိုက်များပြီး ဥပဒေဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။